<i>In‐vitro</i>evaluation of accuracy of dynamic contrast‐enhanced ultrasound (<scp>DCEUS</scp>)‐based parametric perfusion imaging with respiratory motion‐compensation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The accuracy of multi-parametric perfusion imaging (PPI) based on dynamic contrast-enhanced ultrasound is disturbed by the respiratory motion in some cases, especially during characterizing hemodynamic features of abdominal tumor angiogenesis. This study aimed to effectively remove those disturbances on PPI and evaluate its accuracy. METHOD: The respiratory motion-compensation (rMoCo) strategy in PPI was modified by employing non-negative matrix factorization combined with phase-by-phase compensation. According to the known and controllable ground truths in in-vitro perfusion experiments, the accuracy of the modified rMoCo strategy was further evaluated from multiple perspectives in a simulated dual-vessel flow phantom. RESULTS: Compared with that of PPIs without rMoCo, the mean correlation coefficient between six PPIs with rMoCo and the corresponding static PPIs was up to 0.98 ± 0.01 and improved by 0.17 ± 0.04 (P < 0.05). The estimated error of vascular diameter decreased from 87.85% (P < 0.05) to 7.25% (P < 0.05) after rMoCo. PPIs with rMoCo were significantly consistent with static PPIs without respiratory motion disturbances. CONCLUSIONS: These quantitative results illustrated the disturbances induced by respiratory motion were effectively removed and the accuracy of PPIs was significantly improved. The partial parabolic and bimodal hemodynamic characteristics and the anatomical structures and sizes were accurately quantified and depicted by PPIs with rMoCo. The modified method can benefit physicians in providing accurate diagnoses and in developing appropriate therapeutic strategies for abdominal diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».